Design and Application of the Tank Simulation Model (TSM): Assessing the Ability of Rainwater Harvesting to Meet Domestic Water Demand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rainwater harvesting (RWH) is a necessary technology to supplement and/or replace insufficient ground and surface water resources for domestic water supplies, especially under changing climate conditions. An accessible and flexible Excel-based RWH simulation tool is developed and applied to investigate the utility of RWH in two regional case studies, under both present conditions and future climate scenarios, through examination of relationships between tank volumes, roof areas, rainfall patterns, and yield. The conversion of complex mathematical formula into a tool with a simple data entry form for infinite combinations of the critical variables enables non-experts to manipulate and optimize designs at the level of RWH implementation. The results clearly show that RWH can augment problematic or insufficient water supplies. Roof area and rainfall distribution have the greatest impact on the ability of a RWH system to meet demand; tank size has a minimal effect, providing a buffer during short dry periods within any given month. Demand met improves in both geographies under future scenarios. Thus, while RWH is insufficient as the sole source of domestic water now and in the future, it is a low-cost supply augmentation solution even in cold climates. RWH solutions are made more accessible through planning tools such as the Tank Simulation Model presented here, which is sufficiently flexible to incorporate climate change scenario planning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle